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森林数字孪生框架提案及其前景
摘要：森林生态系统对人类社会和地球健康日益增长的重要性已被广泛认可，数据收集技术的进步为森林生态系统监测提供了新的综合方法。因此，本文的目标是提出一个框架来设计森林数字孪生（FDT），通过整合树木和森林层面的不同状态变量，创建森林的虚拟副本。这些数据集的整合可用于科学目的，用于报告森林的健康状况，并最终用于根据框架具体实施所支持的用例实施可持续森林管理实践。要实现这样的结果，需要将单棵树的孪生作为 FDT 的核心元素，通过真实虚拟的数字插座记录树木和附近环境的物理和生物状态变量。按照嵌套方法，孪生树和相关的物理和生理过程将成为整个森林更广泛的孪生的一部分，通过从遥感技术和通量塔等来源获取森林规模的数据来实现。最终，为了释放森林生态系统服务的经济价值，FDT 应实施基于区块链和智能合约的分布式账本，以确保数据和相关交易的最高透明度、可靠性和完整性，并加强森林风险管理，最终目标是改善流向可持续森林管理实践的资本流动。
交换运动 - 纳米晶体的双向双胞胎
引言双胞胎是响应外部刺激的材料的最常见结构转换之一，包括机械载荷（1），电子束或离子照射（2，3），激光震动（4）和加热（5）。纳米晶体可能会产生较高的特性，例如优异的机械强度（6），改善的热稳定性（7），高电导率（8），显着的光发射（9）和增强的催化活性（10）。了解纳米晶体中的孪生机制可以使纳米材料具有所需特性的结构工程。传统的智慧认为，双胞胎通过在相邻原子平面上的部分位错的一层移动来进行（11）。在外部机械载荷下的孪生二胎涉及非常规的机制，被描述为部分位错的随机激活（12），同时激活部分位错（13）或洗牌机制（14）。转化孪生型对不太了解。假定纳米晶体的转化是通过传统变形孪生机制进行的（11）。但是，该主张缺乏直接证据。转化双胞胎需要外部能量才能克服能量屏障（2-5）。注入外部能量（15，16），例如在热退火和电子或离子辐照过程中，为纳米晶体中的双胞胎形成提供了机会。这表明纳米晶体的双胞胎可能表现出受动力学控制的非常规途径。但是，由于部分脱位/滑移的速度被认为是按时间尺度出现的速度（17），因此同时意识到双重激发和原子成像仍然是技术挑战。在这项工作中，以面部为中心的立方铅（PB）纳米颗粒作为模型系统，我们使用
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可持续制造供应链的数字孪生
数字孪生是使用颠覆性技术将虚拟系统和物理系统集成在一起。更准确地说，它是一种开发可持续智能制造系统的方法，用于在整个产品生命周期中使用实时信息来实现稳健的质量、缩短时间和定制产品。本文对 98 篇关于具有可持续绩效目标的各种数字供应链孪生维度的研究论文进行了系统的文献综述。选定的论文经过审查并分为三大类：数字孪生的组成部分、制造供应链中的应用和可持续性。根据研究的回顾和未来展望，我们认为物联网、云计算和区块链等技术的进步增加了数字孪生在供应链中应用的潜力。结果表明，数字供应链孪生应该包括整个供应链中的事物和人，而不仅限于本地制造系统。根据我们的审查结果，我们为供应链提出了一个可持续的数字孪生实施框架。提出的框架将指导未来的从业者和研究人员。
认知数字孪生：——巴布科克国际
数字孪生 (DT) 技术允许用户监控资产，特别是在生命周期的运营和服务阶段，这是复杂工程资产持续时间最长的阶段。本文旨在从所使用的技术、应用和局限性等方面对 DT 进行专题回顾，特别是在维护方面。本综述包括对 59 篇关于维护背景下的语义数字孪生的文章进行系统文献综述。介绍了关键绩效指标和构成 DT 的主要概念的解释。本文描述了 DT 的演变及其维护目的的特征。它提供了一种本体论方法来开发 DT 并改进维护管理，从而创建结构化的 DT 或认知孪生 (CT)。此外，它指出，使用顶级本体论方法应该是创建 CT 的起点。从而能够创建打破孤岛的数字框架，确保在孪生网络场景中完美集成。© 2022 作者。 CC_BY_4.0
认知数字孪生：- Babcock International
数字孪生 (DT) 技术允许用户监控资产，特别是在生命周期的运营和服务阶段，这是复杂工程资产持续时间最长的阶段。本文旨在从所使用的技术、应用和局限性等方面对 DT 进行专题回顾，特别是在维护方面。本综述包括对 59 篇关于维护背景下的语义数字孪生的文章进行系统文献综述。介绍了关键绩效指标和构成 DT 的主要概念的解释。本文描述了 DT 的演变及其维护目的的特征。它提供了一种本体论方法来开发 DT 并改进维护管理，从而创建结构化的 DT 或认知孪生 (CT)。此外，它指出，使用顶级本体论方法应该是创建 CT 的起点。从而能够创建打破孤岛的数字框架，确保在孪生网络场景中完美集成。© 2022 作者。 CC_BY_4.0
革命性成像技术实验室
机载图像处理算法探索 算法硬件在环测试 快速平面卫星原型设计和实验 相机/焦平面概念开发 飞行硬件功能测试 在轨有效载荷“操作孪生”，在“飞行”时进行开发 在轨场景重建和异常解决 政府拥有和运营的有效载荷验证和确认
数字孪生在各个行业的应用：回顾
摘要：数字孪生 (DT) 是推动多个行业数字化的最有前途的技术之一。DT 是指任何物理对象（物理孪生）的数字复制品或模型。DT 与仿真和其他数字或 CAD 模型的区别在于，数字孪生和物理孪生之间可以实时自动进行双向数据交换。在任何行业实施 DT 的好处包括降低运营成本和时间、提高生产力、做出更好的决策、改善预测性/预防性维护等。因此，随着工业 4.0 的到来，产品和系统变得更加智能，依赖于收集和存储增量数据，因此其实施预计在未来几十年内将呈指数级增长。有效地将这些数据连接到 DT 可以开辟许多新的机会，本文探讨了实施 DT 的不同工业领域，以及这些机会如何推动行业向前发展。本文涵盖了 DT 在制造业、农业、教育、建筑、医药和零售等 13 个不同行业的应用，以及这些行业中的工业用例。
IEEE 人工智能联盟合作机会
● 机器学习 ● 深度学习 ● 机器人/流程自动化（RPA） ● NLP（自然语言处理）、LLM（大型语言模型） ● AI 硬件 ● 机器人硬件 ● 算法 ● 数据 ● 数字/认知孪生 ● 图像/信号理解和识别 ● AI 伦理 ● AI 准确性和信任 ● AI 标准 ● AI：